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瑞士銀行首席投資辦公室（UBS Chief Investment Office，簡稱UBS）今年七月發(fā)布了一項(xiàng)研究報告，系統(tǒng)剖析了當(dāng)下農(nóng)業(yè)及食品行業(yè)的技術(shù)和產(chǎn)業(yè)趨勢。

35斗對這份名為《食物革命：糧食的未來和我們面臨的挑戰(zhàn)》的報告進(jìn)行了編譯，將陸續(xù)刊出。這是該系列的第二篇文章，主要涉及數(shù)字化農(nóng)業(yè)技術(shù)的應(yīng)用，如空間測繪、無人機(jī)、傳感器、機(jī)器人和節(jié)水系統(tǒng)等。

我們似乎正處在一個重大變革的風(fēng)口上，不僅是在生產(chǎn)力方面，而且在如何、在何處、何時種植糧食等基本問題上都面臨著挑戰(zhàn)。初創(chuàng)企業(yè)各大公司擁有一系列技術(shù)創(chuàng)新，通過將數(shù)字解決方案集成到農(nóng)業(yè)系統(tǒng)中，提高了營養(yǎng)物質(zhì)和其他投入的精確應(yīng)用度，即 “農(nóng)業(yè)4.0”。在這樣做的同時，盡量減少對土壤的破壞，提高無人機(jī)技術(shù)在陸地和空中的使用，加強(qiáng)動植物遺傳、營養(yǎng)和健康，以提高生產(chǎn)力。

過去十年對這些技術(shù)投資的增加最能說明這種機(jī)會的重要性。2008年，農(nóng)業(yè)科技的投資總額估計為1億美元。畢馬威會計師事務(wù)所(KPMG, 2019)的數(shù)據(jù)顯示，到2018年，這一數(shù)字升至42億美元。數(shù)據(jù)驅(qū)動的農(nóng)業(yè)已經(jīng)在幫助農(nóng)民和食品生產(chǎn)商找到用更少的錢實(shí)現(xiàn)更大增長的創(chuàng)新方式。

隨著城市化降低了農(nóng)村勞動力，新技術(shù)將對減輕剩余農(nóng)民的工作量至關(guān)重要。操作將遠(yuǎn)程化，流程將自動化，風(fēng)險將由機(jī)器識別，問題將通過向中央指揮中心鍵入命令來解決。在未來，農(nóng)民的技能將越來越多地是技術(shù)和生物能力的結(jié)合，而不是純粹的農(nóng)業(yè)知識。

好消息是農(nóng)民們已經(jīng)習(xí)慣了技術(shù)。然而，阿德里安·珀西(2018)認(rèn)為，脫節(jié)的現(xiàn)象仍然存在。他認(rèn)為，除非我們找到一個讓農(nóng)民參與農(nóng)業(yè)科技的價值主張，否則他們(理所當(dāng)然地)仍將對新產(chǎn)品持懷疑態(tài)度。

科技的責(zé)任在于證明數(shù)字技術(shù)的進(jìn)步不僅僅是環(huán)保的小把戲。人們需要使用更少的人力生產(chǎn)更多、更高質(zhì)量的食品。將這些產(chǎn)品推向市場的企業(yè)家需要積極地從他們想要幫助的用戶那里收集反饋。

連通性差和缺乏綜合的實(shí)際解決方案是數(shù)字化滯后的另一個原因。此外，機(jī)器人機(jī)器的成本仍然高得讓人望而卻步，而像無人機(jī)和物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域這樣的尖端解決方案成本高昂，而且學(xué)習(xí)難度大。

盡管農(nóng)業(yè)科技還未盡善盡美，但是情況在不停地變化，我們將在下文中繼續(xù)討論。

拖拉機(jī)制導(dǎo)和自動駕駛技術(shù)已經(jīng)成熟，但是無人駕駛的自動拖拉機(jī)要想成為普遍使用的拖拉機(jī)還需要很長的時間。監(jiān)管、高傳感器成本和信任缺乏才是主要限制因素，而不是技術(shù)本身。然而，智能工具的崛起正在加快步伐。

事實(shí)上，先進(jìn)的視覺技術(shù)是源于機(jī)器學(xué)習(xí)(即深度學(xué)習(xí))。在這里，機(jī)器學(xué)會區(qū)分作物和雜草，因?yàn)楣ぞ呤茄刂锏乩?，使他們能夠采取特定地點(diǎn)的除草或噴灑行動。我們預(yù)計這種工具將越來越普遍?，F(xiàn)在他們還處于嬰兒期，軟件還在開發(fā)中。博世(Bosch)與拜耳(Bayer)聯(lián)合開發(fā)智能噴霧器的合資企業(yè)正接近大規(guī)模商業(yè)化。

在廣域農(nóng)業(yè)之外，農(nóng)業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用受到了限制;尤其在園藝領(lǐng)域，智能技術(shù)在很大程度上僅限于灌溉。但一些新鮮草莓收割機(jī)已經(jīng)試運(yùn)行，一些正在過渡到商業(yè)模式。不過，這項(xiàng)任務(wù)在技術(shù)上仍然具有挑戰(zhàn)性：視覺系統(tǒng)需要探測復(fù)雜樹冠內(nèi)的水果，而機(jī)器人手臂必須快速、廉價、輕柔地采摘水果。

新型的末端執(zhí)行器，包括那些“軟機(jī)器人”，可以被動地適應(yīng)水果的形狀，改進(jìn)了由人工智能學(xué)習(xí)過程支持的抓取算法。低成本、高質(zhì)量的機(jī)械手臂正在并工作投入，更好的視覺系統(tǒng)都在幫助推動這項(xiàng)技術(shù)走向商業(yè)化。

在乳制品行業(yè)，全球已經(jīng)安裝了數(shù)千臺自動擠奶機(jī)。例如，荷蘭有3959個自動擠奶系統(tǒng)，總共有17667個擠奶裝置(Dairy Global, 2018)，這意味著大約22%的荷蘭農(nóng)民擁有機(jī)器人。隨著機(jī)器人能力的肯定，該行業(yè)將繼續(xù)擴(kuò)張。

無人機(jī)現(xiàn)在在種植周期的每個階段都有使用。他們制作精確的三維地圖用于早期土壤分析，幫助規(guī)劃種子種植，并收集數(shù)據(jù)來幫助管理灌溉和氮水平。

農(nóng)業(yè)正逐漸成為無人機(jī)的主要潛在市場之一，因?yàn)樵撔袠I(yè)正逐漸擺脫近年來已商品化的消費(fèi)機(jī)型。新成立的公司創(chuàng)造了無人機(jī)種植系統(tǒng)，降低了總體種植成本。這些系統(tǒng)將帶種子和營養(yǎng)物質(zhì)的豆莢射入土壤，提供作物生長所需的一切。此外，在作物保護(hù)化學(xué)品的應(yīng)用中，無人機(jī)可以掃描地面潛在的問題(如害蟲、真菌爆發(fā)等)。并且，無人機(jī)的空中噴灑速度是傳統(tǒng)機(jī)械的5倍。

農(nóng)作物監(jiān)測低效是提高產(chǎn)量的巨大障礙。使用無人機(jī)，時間序列動畫可以顯示作物的生長情況，如果顯示生產(chǎn)效率低下，人們便可以更改種植管理方式。通過使用可見光和近紅外光掃描作物，無人機(jī)攜帶的設(shè)備可以幫助跟蹤植物的變化，分析它們的健康狀況，并提醒農(nóng)民注意疾病。

在我們的長期投資主題“能使用的技術(shù)”中，我們將云技術(shù)和大數(shù)據(jù)確定為五大能使用技術(shù)中的兩項(xiàng)，這兩項(xiàng)技術(shù)將增強(qiáng)許多行業(yè)的技術(shù)顛覆能力，甚至可能取代現(xiàn)有的行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者。在我們看來，云技術(shù)的興起是一種民主化。它使較小的企業(yè)能夠使用大企業(yè)級別的應(yīng)用程序，而大數(shù)據(jù)可以幫助從過于復(fù)雜而無法用傳統(tǒng)方法和工具操作的大型未開發(fā)數(shù)據(jù)池中提取重要的價值。

在食品生產(chǎn)中，物聯(lián)網(wǎng)和傳感器等聯(lián)網(wǎng)設(shè)備使得通過云計算和大數(shù)據(jù)技術(shù)收集大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析成為可能。其結(jié)果是對農(nóng)業(yè)因素的深入了解，如濕度、當(dāng)?shù)亟涤曷屎蜏囟茸兓?，可用于?yōu)化許多過程。

例如，在南美洲，糧農(nóng)組織利用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、云存儲和大數(shù)據(jù)技術(shù)開展了一個節(jié)水項(xiàng)目。在分析了數(shù)據(jù)后，該機(jī)構(gòu)提出了切實(shí)可行的建議，幫助農(nóng)民做出更好的決定。同樣，嘉吉(Cargill)也入股了愛爾蘭初創(chuàng)企業(yè)Cainthus。Cainthus利用面部識別軟件識別奶牛個體，并跟蹤牛群的健康狀況，旨在提高奶牛養(yǎng)殖場的生產(chǎn)率。

物聯(lián)網(wǎng)一直受到接入不足的限制，尤其是在農(nóng)村地區(qū)。許多國家在邊遠(yuǎn)地區(qū)的通信網(wǎng)絡(luò)投資，以及5G技術(shù)和其他低功率網(wǎng)絡(luò)解決方案的轉(zhuǎn)型潛力，正使該部門的數(shù)字化對許多偏遠(yuǎn)農(nóng)村生產(chǎn)者更具可行性。隨著人們認(rèn)識到高速寬帶的經(jīng)濟(jì)效益和社會潛力，農(nóng)村互聯(lián)互通日益增強(qiáng)。隨著農(nóng)業(yè)不僅進(jìn)入代際傳承時期，而且數(shù)字增強(qiáng)型農(nóng)業(yè)的經(jīng)濟(jì)和環(huán)境效益變得更加明顯，對變革的阻力正在下降。隨著需求的增長，解決方案的短缺逐漸減少。

畢馬威會計師事務(wù)所(KPMG, 2019)稱，隨著成本下降和定期從小型、成本相對較低的軌道衛(wèi)星系統(tǒng)收集大面積陸地圖像的能力增強(qiáng)，利用衛(wèi)星的精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)變得越來越可操作。該技術(shù)利用生物算法和其他工具對這些圖像進(jìn)行分析，以觀察、測量、理解和響應(yīng)作物田間和田間的變化。

世界經(jīng)濟(jì)論壇表示，精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)的應(yīng)用正在迅速增長。通過使某種投入(如水、肥料或其他農(nóng)業(yè)化學(xué)制品)能夠精確、定量地應(yīng)用于某塊土地，農(nóng)民可以既降低成本又提高產(chǎn)量。不同來源的數(shù)據(jù)，如高分辨率衛(wèi)星圖像、氣象記錄、土壤養(yǎng)分傳感器、水流計和生產(chǎn)報告等，可以通過算法進(jìn)行集成和分析，從而提出具體的建議，不僅提高農(nóng)作物產(chǎn)量，而且盡可能保護(hù)環(huán)境。

將不同的技術(shù)集結(jié)起來會獲得最大好處。當(dāng)大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和衛(wèi)星與傳感器一起工作，應(yīng)用于生產(chǎn)系統(tǒng)——無論是田園、園藝還是任何其他形式的生物生產(chǎn)——在最大化土地生產(chǎn)潛力的同時，最小化對環(huán)境的負(fù)面影響。要想實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，需要招募有技能的人才，梳理數(shù)據(jù)，得出能夠改善結(jié)果的見解，并構(gòu)建能夠增強(qiáng)用戶感知的算法。

根據(jù)聯(lián)合國的數(shù)據(jù)，23億人無法獲得足夠的衛(wèi)生設(shè)施。超過6.5億人無法獲得安全飲用水。全球的糧食生產(chǎn)系統(tǒng)占據(jù)著全球最大的用水系統(tǒng)，它消耗了地球上70%的淡水。

水資源短缺不僅影響社會和經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定，而且破壞自然環(huán)境和生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)性。聯(lián)合國的研究表明，43個國家已經(jīng)面臨嚴(yán)重的水資源短缺，預(yù)計到2030年，全球一半人口可能生活在水資源高度緊張的地區(qū)。

城市化會帶來工業(yè)化的提升和水資源消耗量的提升，這將對農(nóng)業(yè)、淡水和沿海水產(chǎn)養(yǎng)殖資源造成更大的壓力。國際自然保護(hù)聯(lián)盟估計，到2050年，對水、能源和食物的需求將分別增長55%、80%和60%。因此，人們越來越關(guān)注食品工業(yè)用水的方式及其留下的生產(chǎn)足跡。設(shè)計系統(tǒng)、部署數(shù)字和分析技術(shù)，使生產(chǎn)者了解其水資源的可用性并精確地利用這些技術(shù)是至關(guān)重要的。

第四次工業(yè)革命的能力可以在減少水密集型工業(yè)的需求方面發(fā)揮重要作用。例如，在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，微軟(Microsoft)等公司正在展示精準(zhǔn)灌溉技術(shù)如何能夠利用智能傳感器在作物田和衛(wèi)星圖像中實(shí)現(xiàn)。衛(wèi)星可以收集有關(guān)土壤狀況的信息，無人機(jī)拍攝農(nóng)田圖像，人工智能將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)成作物區(qū)域的熱點(diǎn)圖。

分布式賬本技術(shù)提供了進(jìn)一步影響交易員和最終用戶行為的機(jī)會，通過以公開和透明的方式在用戶之間實(shí)現(xiàn)水分配的點(diǎn)對點(diǎn)交易。